Über den Service
ÜbersetztIch nehme funktionierende Machine-Learning-Modelle und mache sie deutlich schneller und leichter für die Produktion, ohne die Genauigkeit zu opfern. Wenn ein Modell in einem Notebook korrekt vorhersagt, aber zu langsam, zu speicherhungrig oder zu teuer ist, um unter Last bereitgestellt zu werden, ist das genau das Problem, das ich löse. Im Laufe der Jahre habe ich Dutzende von Forschungsprototypen in Dienste umgewandelt, die in Millisekunden statt in Sekunden reagieren, und in jedem Projekt folge ich einem Prinzip: zuerst messen, dann ändern, dann die Ergebnisse mit Zahlen beweisen, denen man vertrauen kann.
Ich besitze den gesamten Optimierungsweg. Ich konvertiere Modelle in tragbare Laufzeiten wie ONNX und TensorRT, wende int8- oder fp16-Quantisierung an, entferne überschüssige Gewichte und Köpfe durch Pruning, fusioniere und vereinfache den Berechnungsgraphen, passe die Bereitstellung an Ihre spezifische Hardware an — ob CPU-Server, GPU im Rechenzentrum oder Edge-Gerät. Jeder Schritt wird an Ihrem Testset validiert, sodass die Genauigkeit innerhalb Ihrer Toleranz bleibt. Ich übergebe niemals ein schnelleres Modell, das stillschweigend schlechter geworden ist: Ich messe Latenz, Durchsatz und Qualität nebeneinander vor und nach der Optimierung.
Sie erhalten einen klaren Bericht: Basiszahlen, Zahlen nach der Optimierung, genaue Liste der Änderungen und eine reproduzierbare Pipeline, die Sie mit neuen Modellversionen erneut ausführen können. Typisches Ergebnis — zwei- bis achtmalige Reduzierung der Latenz und ähnliche Kosteneinsparungen bei erhaltener Genauigkeit. Nennen Sie das Framework, die Zielhardware und das Latenzbudget, und ich sage Ihnen ehrlich, was erreichbar ist, bevor wir beginnen.
— Konvertierung zu ONNX, TensorRT und anderen Laufzeiten
— Quantisierung (int8, fp16) und strukturiertes oder unstrukturiertes Pruning
— Graphoptimierung, Operatorfusion und Layout-Tuning
— Benchmarks auf CPU, GPU und Edge mit reproduzierbaren Berichten
Ich besitze den gesamten Optimierungsweg. Ich konvertiere Modelle in tragbare Laufzeiten wie ONNX und TensorRT, wende int8- oder fp16-Quantisierung an, entferne überschüssige Gewichte und Köpfe durch Pruning, fusioniere und vereinfache den Berechnungsgraphen, passe die Bereitstellung an Ihre spezifische Hardware an — ob CPU-Server, GPU im Rechenzentrum oder Edge-Gerät. Jeder Schritt wird an Ihrem Testset validiert, sodass die Genauigkeit innerhalb Ihrer Toleranz bleibt. Ich übergebe niemals ein schnelleres Modell, das stillschweigend schlechter geworden ist: Ich messe Latenz, Durchsatz und Qualität nebeneinander vor und nach der Optimierung.
Sie erhalten einen klaren Bericht: Basiszahlen, Zahlen nach der Optimierung, genaue Liste der Änderungen und eine reproduzierbare Pipeline, die Sie mit neuen Modellversionen erneut ausführen können. Typisches Ergebnis — zwei- bis achtmalige Reduzierung der Latenz und ähnliche Kosteneinsparungen bei erhaltener Genauigkeit. Nennen Sie das Framework, die Zielhardware und das Latenzbudget, und ich sage Ihnen ehrlich, was erreichbar ist, bevor wir beginnen.
— Konvertierung zu ONNX, TensorRT und anderen Laufzeiten
— Quantisierung (int8, fp16) und strukturiertes oder unstrukturiertes Pruning
— Graphoptimierung, Operatorfusion und Layout-Tuning
— Benchmarks auf CPU, GPU und Edge mit reproduzierbaren Berichten
